本文是一篇物流论文，本文通过随机生成数据来测试了混合算法的性能，并将它与传统遗传算法结果进行可对比。此外本文还对产品包装类型，保质期做了敏感性分析。
第一章引言
1.1选题背景
随着国民经济的快速发展和人民生活水平的提高，我国的食品消费结构已从生存结构向数量结构和质量结构发生了重大变化。粮食等主食需求大体呈现减少的趋势，肉制品、水产品、鸡蛋、牛奶、水果蔬菜等易腐食品需求整体呈现增加的趋势。据国家统计年鉴2021数据显示（http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/），在2014-2020年度期间粮食等这类主食产品的消费在2019年之前是下降的，2020年突然增加，这可能是因为疫情爆发，人们会囤积主食类产品以备不时之需，禽类、蛋类、奶类等、鲜瓜果类等易腐食品的需求总体呈上升趋势，尤其是禽类和鲜瓜果类增长最为明显，分别增长了58.75%，32.9%。具体数据如表1.1所示：
1.2理论及实际意义
1.2.1理论意义
生产路径问题属于物流业的研究热点问题，它涉及到管理学科，计算机等学科的内容，本文所研究的是在是在时间窗约束下的易腐品的生产路径问题，与目前的供应链及物流的发展趋势相一致，符合现在理论研究的大方向。其次，考虑了易腐产品的包装以及保质期，建立了考虑产品包装及保质期的易腐品生产路径问题的模型，运用了混合启发式算法进行求解，丰富了易腐品生产路径问题的理论研究。
1.2.2实际意义
从消费者角度来看，在解决易腐品生产路径问题时，考虑了时间窗的约束，可以提高货物交付的及时性，以及提高消费者的满意度，更好地满足顾客的需求。从企业角度来看，本文研究的是易腐产品供应链系统的实际问题，即运输路线问题是解决产销一体化、降低车辆相关成本等问题的有效途径，可以最大限度地避免浪费，响应国家节约粮食，低碳经济的号召；同时为公司货物交付和生产的交付等经营决策提供理论支持，让公司将实现自身收入最大化或成本最小化的同时公司满足客户服务的需求降低经营过程中的风险。
第二章文献综述
2.1车辆路径问题（VRP）综述
VRP，即车辆路径规划问题，它是指在满足配送约束的条件下，寻找作业车辆的最优配送路线，以达到总运输路程最短，所用时间最少，花费最少等目的。1959年由Ramser和Dantzing[1]提出。基本VRP有许多变体。接下来，将详细地介绍这些常见的变体的主要类别。
带时间窗的VRP问题：强制每辆车在特定时间间隔内将货物交付给客户，并且有两种类型的时间窗：其中软时间窗（soft time window）的车辆路径问题(VRPSTW)允许违反时间窗，但与惩罚成本相关。Iqbal等（2015）[2]提出了一种使用混合元启发式技术的具有软时间窗的多目标车辆路径问题(VRPSTW)的新模型和解决方案。模型涉及计算一组具有固定容量的车辆从中央车站到一组具有已知需求和预定义时间窗口的地理分散客户的路线。在这里，时间窗口约束被放宽为“软”，即每当车辆在其时间窗口之外为客户提供服务时，就会将惩罚项添加到解决方案成本中。所提出的解决方法是在基于新蜂群的人工蜂群(ABC)算法结合两步约束局部搜索进行邻域选择。刘三阳等（2022）[3]在经典车辆路径问题的基础上，考虑加入软时间窗和随机因素（道路交通拥堵、天气变化等），构建了一个具有软时间窗模型的时间相关车辆路径问题（TDVRP），其目标函数是最小化总配送成本，满足了实际交通条件较差的物流配送需求。
另一种时间窗口不允许任何延迟的带时间窗口（hard time window）的车辆路径问题（VRPHTW）。Li等（2010）[4]研究了一个VRPTW，其中旅行时间和服务时间是随机的。问题的模型是根据机会约束程序(CCP)模型和具有资源的随机程序(SPR)模型来构建，并且提出了一种基于禁忌搜索的启发式方法，该方法考虑了问题的随机性。Miranda等（2016）[5]针对可变性始终存在并影响向客户提供的服务水平的情况下，开发了一种策略来解决带有时间窗口的车辆路径问题（VRPTW），其中客户之间的旅行时间仅是概率已知的，并且不允许车辆在最早的时间窗口之前启动服务。王勇等（2022）[6]关注的是具有时间窗口和混合交付和取货的协作式多中心车辆路由问题，采用协作和运输资源共享的方式来优化车辆路线，以整合带有时间窗口的送货和取货服务，并构建开放封闭的混合车辆路径。
2.2库存路径问题（IRP）综述
在IRP中，以一个仓库为起点，该仓库的每个时期的可用生产数量已知，不考虑额外生产决策。一辆汽车可以通过沿其路线行驶来拜访多个客户。作为VRP的一个推广，它包括关于交付数量和服务客户的路线的决定，IRP还包括服务客户需求的时间安排。由于复杂的周期路径和库存决策，使得这个问题比经典的VRP困难得多。
最早将库存问题和路径问题联合考虑的是美国Federgruen和Zipkin(1984）[15],在文献中首次将库存成本与运输车辆的成本结合起来，结果与只考虑运输车辆成本的解决方案相比，总体上减少了6%-7%的运行成本。随后，关于各种IRP问题类型、模型、算法、先决条件等的文献大量涌现，发展了IRP问题的深度和广度。
库存路径问题侧重于在配送环境中联合优化库存补货和车辆路径决策。Huang和Lin（2010）[16]等建立了一个旨在在需求不确定的情况下使总成本最小化的模型，并使用改进的蚁群算法进行求解，得出改进的蚁群算法在受到费洛蒙吸引的的情况下选择最佳路线使总成本和缺货成本最小化。Manouchehri等（2018）[17]针对易腐品，构建了一个绿色库存路径模型能够分析IRP中横向协作在几个关键绩效指标方面的好处，即排放量、行驶时间、由路线组成的总成本（燃料和工资成本）、库存和给定不确定需求的废物成本。Onggo等（2019）[18]考虑了单一新鲜食品供应商的农业食品供应链，其中央仓库为多个零售点服务，确立了具有随机需求的易腐品库存路径问题，并提出了一种新的算法，将蒙特卡洛模拟集成在迭代局部搜索中，并用这种新方法模拟随机需求来解决论文提出的问题。Schenekemberg等（2020）[19]针对两级供应商管理的库存系统，当公司必须制定车辆路线和库存管理决策，同时根据短期和中期协议租用车队时。基于石化行业的一个真实案例，引入了一种考虑车辆租赁、清洁、运输、库存管理和车辆退货决策的公式。Alvarez(2021)[20]通过建立两阶段随机规划公式研究了考虑随机供需的库存路径问题，其中路径决策在第一阶段做出，而交付数量、库存水平和具体追索行动在第二阶段确定。Touzout等（2022）[21]考虑库存路径问题的一个变体，即时间相关IRP，使两个位置之间的旅行时间不再恒定，而是取决于出发时间。为了研究考虑与时间相关的旅行时间函数的相关性，假设了一组基于真实数据的新基准实例。数值实验表明，使用与时间相关的旅行时间进行优化具有成本效益，但在计算上具有挑战性。
第三章 易腐品生产路径优化模型构建 ............................. 13
3.1 问题描述 ............................... 13
3.2 模型优化的目标 ................................ 14
3.3 模型的假设条件 .............................. 14
第四章 模型求解的算法设计 .............................. 20
4.1 相关算法介绍 ............................. 20
4.1.1 遗传搜索算法介绍 ............................. 20
4.1.2 禁忌搜索算法介绍 ................................ 20
第五章 考虑产品包装及保质期的易腐品生产路径优化问题实例分析 ...................................... 28
5.1 参数设置和实例生成 ............................... 28
5.2 计算结果分析 ................................ 29
5.3 敏感性分析 ............................................... 33
第五章考虑产品包装及保质期的易腐品生产路径优化问题实例分析
5.2计算结果分析
在本节中，将说明执行混合算法和遗传算法获得的数值结果。为了比较结果，分布定义了12个大、中、小规模，以及标准状态、高生产成本、高运输成本、高库存成本、高包装成本5种状态的数值示例，其中高生产成本状态是指生产设置成本参数b从U[2,3]变为U[6,9]，高库存成本状态是指节点单位库存成本参数hi从U[2,6]变为U[6,18]，高运输成本状态是指节点坐标参数由U[0,2000]而不是U[0,1000]生成，高包装成本状态是指产品单位包装成本从U[1,2]变为U[3,6]。因此总共探索了60个数值数例。表5.3、5.4和5.5分别列出了小、中和大规模的结果。
第六章研究总结与展望
6.1研究总结近年来，竞争加剧，大多数公司都试图以综合的方式优化有关所有阶段的决策。通过整合库存、生产、分销和路径决策，可以实现显著的成本节约，因此，整合供应链决策在易腐产品的有效供应链管理中具有关键作用。
本文通过集成多个决策因素，包括生产，库存和运输路线来研究供应链优化，并同时考虑了产品包装，保质期等因素是否可以提高供应链的效率。本文的目的是在考虑了产品外包装，产品的保质期，减少食物浪费的基础上最小化成本。本文通过随机生成数据来测试了混合算法的性能，并将它与传统遗传算法结果进行可对比。此外本文还对产品包装类型，保质期做了敏感性分析。最后本文引入了一个实例来验证模型及算法，测试结果表明与该公司的解决方案相比，本文提出的解决方案方法可以有效节约成本,具体总结如下：
1.通过分析易腐品生产路径的基本理论以及总结生产路径的研究现状，为下一步模型的建立奠定基础；
2.在对易腐品生产路径进行分析的基础上，构建了考虑产品包装以及保质期的生产路径优化模型，且在模型中加入了产品包装，保质期因素，构建了考虑产品包装函数;实现了从产品生产到配送全过程的优化。
3.设计了求解模型的算法。在第一层子模型中使用遗传禁忌混合，比较遗传算法和禁忌算法的优缺点，将这两个算法混合在一起，结合遗传算法的全局最优以及禁忌算法的局部搜索能力。进一步提高模型求解的效率。第二层子模型使用普通的变邻域算法。
4.通过随机生成的算例以及案例验证模型和算法的可行性，利用Matlab编写程序对算例进行测试，并且与普通遗传算法进行对比，进一步说明算法的可操作性。
参考文献（略）